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在產(chǎn)品迭代或運營優(yōu)化策略上，聰明的團隊總是會為同一個增長目標(biāo)提供多個解決方案，如何擇其一還能保證最終效果是最優(yōu)的，很多時候，就會用數(shù)據(jù)來輔助決策。這時候，A\B測試就顯得必不可少，對于這樣的科學(xué)實踐，方法論顯得尤為重要，譯文即為原作者總結(jié)的A/B測試的10條準則。

以下為譯文：

規(guī)則一：拋棄固有的認知

很多時候，我們會基于用戶的屬性信息，特別是年齡，性別，地域或收入來認識他們，盡可能不要醬紫，曾經(jīng)用戶的信息是尋找目標(biāo)用戶的最佳方式（或唯一方式），的確，他現(xiàn)在也依然重要，但在線上市場，我們有了非常多的切入點去一對一去探索用戶最真實需求的能力。

規(guī)則二：明確當(dāng)前指標(biāo)值

轉(zhuǎn)化率優(yōu)化是你急需著手的目標(biāo)，但是，在進行高風(fēng)險的A/B測試之前，需要提前確定一個基準線，如果不知道當(dāng)前的轉(zhuǎn)化率，又怎么能知道未來的測試是否成功呢？

規(guī)則三：別人的經(jīng)驗不一定適用于你

如果某一轉(zhuǎn)化率優(yōu)化策略適用于所有產(chǎn)品，那還有什么必要測試呢？這樣的話，所有人只需要借（chao）鑒（xi）即可。其實，區(qū)別還是很大的。

假設(shè)A公司是賣鞋的電商平臺，B公司是企業(yè)級服務(wù)的平臺，很明顯，就算他們有相同的客戶，購買決策周期也完全不一樣，對A公司而言，把購買按鈕從紅色換成綠色可能會帶來15%的銷量增長，But，放到B公司，卻不一定有同樣的結(jié)果。

規(guī)則四：盡可能保證變量唯一

當(dāng)做AB測試時，一次測試只測試一個變量有助于讓結(jié)果更有說服力。

規(guī)則五：在沒達到置信水平時不要下結(jié)論

在AB測試中，統(tǒng)計置信是指當(dāng)同一個測試再次被進行時，有同樣結(jié)果的可能性。換句話說，是看你測試結(jié)果的確定性。

舉例，假如你在做一項購物車頁面的A/B測試，A代表使用單選按鈕，B代表使用下拉菜單，假設(shè)B帶來了75%的轉(zhuǎn)化提升。那么，B方案勝出？

還真不一定，這里還有其他需要考慮的點：

1、樣本大小

樣本大小會對置信度產(chǎn)生相當(dāng)?shù)挠绊?。還是以上述例子來說，如果你的樣本是4個人，就意味著只有3個人選擇了下拉菜單，從起步來說還算不錯，但當(dāng)樣本量擴大到1000時，我們想要保持相同轉(zhuǎn)化率的可能性是微乎其微的，也就是說，當(dāng)下我們的測試結(jié)果置信度非常低。

2、置信水平

在一個500的樣本量里，99%的用戶都選擇了下拉菜單，你判斷出錯的可能性較?。ㄒ驗槿蒎e率小）。但如果只有51%的用戶選擇了下拉菜單而49%的用戶選擇了單選按鈕，那隨機性就不得不考慮了，所以你需要繼續(xù)測試直到有一個較高的置信水平。

3、用戶規(guī)模

如果你的總用戶量是25w而你的樣本量是25，同樣也會出現(xiàn)一個比較低的置信水平。

規(guī)則六：循序漸進（walk before you run）

由于用戶的認知和預(yù)期的變化，CRO也會是一個變化的目標(biāo)，所以，犯錯在所難免，重要的是在過程中總結(jié)經(jīng)驗，這樣會為之后的測試產(chǎn)生累積價值。

規(guī)則七：多維度收集用戶反饋

用戶測試從未如此重要，也從未如此簡單，就算你沒有個牛逼的用研團隊，也可以選擇很多免費（或花費很少）的工具進行用戶調(diào)研。

比如

1、Peek

一個可以很簡單并且可以讓你快速收集用戶對網(wǎng)站的定性反饋

• 優(yōu)點：反饋比較客觀、細致而且免費
• 缺點：無法測試目標(biāo)用戶群之外的用戶。而且，耗時太久，所以要收集數(shù)量巨大的反饋比較困難

2、Amazon Turk

通過定量分析（比如問卷調(diào)研）幫助你在短時間內(nèi)收集到上千真實用戶的反饋

• 優(yōu)點：價格親民，可擴展性強，數(shù)量級大，可以預(yù)設(shè)置一些條件
• 缺點：通常是通過問卷調(diào)研來做，或者可以理解為需要人為操作。

當(dāng)然了，有用戶反饋總比沒有好

規(guī)則8：用戶行為數(shù)據(jù)可能和結(jié)果性數(shù)據(jù)有矛盾

結(jié)果性數(shù)據(jù)固然重要，但要注意很多時候可能沒有行為數(shù)據(jù)來的真實。

比如，你急著要打印一些重要文件好去開會，剛打印了3頁就發(fā)現(xiàn)需要換墨盒了。?那么你會怎么處理呢？先停下來，想想你內(nèi)心真實的答案是啥。

你也許會說你會換掉墨盒然后繼續(xù)打印。對，這是一個最終結(jié)果。

然而，在一個真實的場景里，其實你已經(jīng)踢了打印機四次，清空了卡紙，猛戳了7次“取消”鍵。然后才換了墨盒。?你歸整文件時，你又把咖啡灑在了體恤上，簡直生無可戀……然后不得不調(diào)整會議時間。在結(jié)果性數(shù)據(jù)中，其實你并不會刻意去就你的想法撒謊。畢竟你也確實換了墨盒。?但是如果僅憑結(jié)果性數(shù)據(jù)，就會漏掉很多細節(jié)。

規(guī)則9：明確定義你的目標(biāo)值

實驗前，明確或預(yù)估一個目標(biāo)值。心里有個目標(biāo)，然后圍繞目標(biāo)來優(yōu)化，一定程度上可以理解為KPI

規(guī)則10：不要測試那些影響較小的因素

基于業(yè)務(wù)的核心價值去做實驗，聚焦能提升產(chǎn)品核心價值的因素。

原文地址：https://blog.kissmetrics.com/know-about-ab-testing/

原文作者：Nicki Powers

翻譯：璐爺

本文由 @璐爺 翻譯發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。